Notice bibliographique
Résumé
This research article undertakes a timely interrogation of the anti-woman digital practices on social media environments, particularly Twitter – specifically, practices seeped in gender bigotry and ageism. It introduces the relatively unexplored concept of digital temporality vis-à-vis digital feminist analysis, and relies, to a limited extent, on empirically examining Indian Twitter primarily and American and Australian Twitter to a lesser extent. The article analyses how image-aesthetics for women, dependent on their age (manifested in appearance and perception of women’s digital image), are a patriarchy-propped digital trend and how that promotes a culture of digital ageism, predicated on women’s appearance. This study also examines and establishes how women users on Twitter are susceptible to continual ageing as images on the digital screen and how digital ageing is a gendered phenomenon. The scope of this article is to examine digital ageism from theoretical perspectives, and offer empirical examples from news portals and Twitter media to substantiate some crucial arguments. This project, of course, also opens more scope to quantitatively account for digital ageism through detailed empirical studies as is also the scope to examine the various subversive tools that could potentially be utilized in gendered rubrics to defy or negate sexist ageism on social media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».